L'architettura di una pipeline di dati è costituita da tre passaggi fondamentali. 

1. Data ingestion: i dati vengono raccolti da varie fonti, tra cui piattaforme software-as-a-service (SaaS), dispositivi Internet-of-things (IoT) e dispositivi mobili, e da varie strutture di dati, sia strutturati che non strutturati. Nell'ambito dei dati di streaming, queste fonti di dati non elaborati sono generalmente note come produttori, editori o mittenti. Sebbene le aziende possano scegliere di estrarre i dati solo quando sono pronte per elaborarli, è consigliabile far confluire prima i dati non elaborati all'interno di un provider di data warehouse sul cloud. In questo modo, l'azienda può aggiornare tutti i dati storici se ha la necessità di apportare modifiche ai processi di trattamento dei dati. Durante questo processo di data ingestion, è possibile eseguire varie convalide e controlli per garantire la coerenza e l'accuratezza dei dati.

2. Trasformazione dei dati: durante questa fase, viene eseguita una serie di processi per elaborare i dati nel formato richiesto dal repository di dati di destinazione. Questi processi incorporano l'automazione e la governance per flussi di lavoro ripetitivi, come il reporting aziendale, garantendo che i dati vengano puliti e trasformati in modo coerente.  Ad esempio, un flusso di dati può essere disponibile in un formato JSON nidificato e la fase di trasformazione dei dati avrà lo scopo di utilizzare questo JSON per estrarre i campi chiave per l'analisi.

3. Data storage: i dati trasformati vengono quindi memorizzati in un repository di dati, dove possono essere esposti a vari stakeholder. Nell'ambito dei dati di streaming, questi dati trasformati sono generalmente noti come consumatori, sottoscrittori o destinatari.  

Alcuni termini, come pipeline di dati e pipeline ETL, vengono spesso utilizzati in modo intercambiabile. Tuttavia, è opportuno considerare una pipeline ETL come una sottocategoria di pipeline di dati. I due tipi di pipeline si distinguono per tre caratteristiche chiave:

• Le pipeline ETL seguono una sequenza specifica. Come suggerisce l'abbreviazione, estraggono i dati (extract), li trasformano (transform) e poi li caricano (load) e li memorizzano in un repository di dati. Non tutte le pipeline di dati devono seguire questa sequenza. In effetti, le pipeline ELT (extract, load, transform) sono diventate più popolari con l'avvento degli strumenti cloud-native, dove i dati possono essere generati e archiviati su più fonti e piattaforme. Sebbene la data ingestion avvenga ancora prima con questo tipo di pipeline, eventuali trasformazioni vengono applicate dopo che i dati sono stati caricati nel data warehouse basato sul cloud.  
  
  
• Le pipeline ETL tendono anche a implicare l'uso dell'elaborazione in batch, ma come abbiamo visto l'ambito delle pipeline di dati è più ampio. Possono anche includere l'elaborazione dei flussi. 
  
  
• Infine, sebbene sia improbabile, le pipeline di dati nel loro complesso non devono necessariamente subire trasformazioni dei dati, come nel caso delle pipeline ETL. In ogni caso, è raro vedere una pipeline di dati che non utilizza trasformazioni per agevolare l'analisi dei dati.  

Man mano che i big data continuano ad aumentare, la gestione dei dati diventa una priorità crescente. Nonostante le pipeline di dati svolgano varie funzioni, quelle destinate alle applicazioni aziendali sono le seguenti:

• Analisi esplorativa dei dati: i data scientist utilizzano l'analisi esplorativa dei dati (EDA) per analizzare set di dati e riepilogare le loro caratteristiche principali, spesso impiegando metodi di visualizzazione dei dati. L'EDA consente di determinare il modo migliore per manipolare le fonti di dati al fine di ottenere le risposte desiderate, facilitando ai data scientist la scoperta dei pattern, l'individuazione di anomalie, il test o la verifica di un'ipotesi.
• Visualizzazioni dei dati: per rappresentare i dati tramite immagini comuni, è possibile creare visualizzazioni di dati come grafici, diagrammi, infografiche e persino animazioni. Queste visualizzazioni di informazioni comunicano relazioni complesse tra i dati e insight basati sui dati in modo facilmente comprensibile.
  
  
• Machine learning: il machine learning, una branca dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'informatica, si concentra sull'uso di dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono, migliorandone gradualmente l'accuratezza. Attraverso l'uso di metodi statistici, gli algoritmi vengono addestrati per effettuare classificazioni o previsioni, scoprendo insight chiave all'interno di progetti di data mining.
  
  
• Osservabilità dei dati: per verificare l'accuratezza e la sicurezza dei dati utilizzati, l'osservabilità dei dati applica una varietà di strumenti per il monitoraggio, il tracciamento e l'invio di avvisi sia per gli eventi previsti che per le anomalie.